論文の概要: When Brain Foundation Model Meets Cauchy-Schwarz Divergence: A New Framework for Cross-Subject Motor Imagery Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21037v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 17:55:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.24264
• Title: When Brain Foundation Model Meets Cauchy-Schwarz Divergence: A New Framework for Cross-Subject Motor Imagery Decoding
• Title（参考訳）: Brain Foundation ModelがCauchy-Schwarz Divergenceと出会う: クロスオブジェクトモーター画像デコードのための新しいフレームワーク
• Authors: Jinzhou Wu, Baoping Tang, Qikang Li, Yi Wang, Cheng Li, Shujian Yu,
• Abstract要約: MI-EEGデコーディングは、オブジェクト間の大きなばらつきと限られたラベル付きターゲットデータのため、依然として困難である。 多くの既存のマルチソースドメイン適応手法は、すべての利用可能なソースドメインを無差別に組み込む。 本稿では,事前訓練された大脳基礎モデル(BFM)を動的および情報的対象選択に活用する新しいMSDAフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.816266585365042
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decoding motor imagery (MI) electroencephalogram (EEG) signals, a key non-invasive brain-computer interface (BCI) paradigm for controlling external systems, has been significantly advanced by deep learning. However, MI-EEG decoding remains challenging due to substantial inter-subject variability and limited labeled target data, which necessitate costly calibration for new users. Many existing multi-source domain adaptation (MSDA) methods indiscriminately incorporate all available source domains, disregarding the large inter-subject differences in EEG signals, which leads to negative transfer and excessive computational costs. Moreover, while many approaches focus on feature distribution alignment, they often neglect the explicit dependence between features and decision-level outputs, limiting their ability to preserve discriminative structures. To address these gaps, we propose a novel MSDA framework that leverages a pretrained large Brain Foundation Model (BFM) for dynamic and informed source subject selection, ensuring only relevant sources contribute to adaptation. Furthermore, we employ Cauchy-Schwarz (CS) and Conditional CS (CCS) divergences to jointly perform feature-level and decision-level alignment, enhancing domain invariance while maintaining class discriminability. Extensive evaluations on two benchmark MI-EEG datasets demonstrate that our framework outperforms a broad range of state-of-the-art baselines. Additional experiments with a large source pool validate the scalability and efficiency of BFM-guided selection, which significantly reduces training time without sacrificing performance.
• Abstract（参考訳）: 運動画像(MI)脳波信号(EEG)は、外部システムを制御するための重要な非侵襲的脳-コンピュータインタフェース(BCI)パラダイムであり、ディープラーニングによって著しく進歩している。 しかし、MI-EEGデコーディングは、オブジェクト間の大きなばらつきとラベル付きターゲットデータに制限があるため、新しいユーザにとってコストのかかるキャリブレーションを必要とするため、依然として困難である。 多くの既存のマルチソースドメイン適応(MSDA)手法は、全ての利用可能なソースドメインを無差別に組み込んでおり、脳波信号の大きなオブジェクト間差を無視し、負の転送と過剰な計算コストをもたらす。 さらに、多くのアプローチは特徴分布のアライメントに重点を置いているが、特徴と決定レベルのアウトプットへの明示的な依存を無視し、差別的な構造を維持する能力を制限することが多い。 これらのギャップに対処するため,我々は,事前訓練された大規模脳基礎モデル(BFM)を動的かつインフォメーションなソース選択に適用し,関連するソースのみが適応に寄与することを保証する新しいMSDAフレームワークを提案する。 さらに,コーシー・シュワルツ (CS) と条件CS (CCS) の分岐を用いて特徴レベルのアライメントと決定レベルのアライメントを行い,クラス識別性を維持しながらドメインの不変性を向上する。 2つのベンチマークMI-EEGデータセットの大規模な評価は、我々のフレームワークが最先端の幅広いベースラインより優れていることを示している。 大規模なソースプールによる追加実験は、BFM誘導選択のスケーラビリティと効率を検証し、性能を犠牲にすることなくトレーニング時間を著しく短縮する。

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